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O tidyverse está cheio de funções para leitura de dados, começando com “read_”. O read_csv que eu usei para acessar meus dados de read2019 é um exemplo, abrangendo as funções read_delim. O read_tsv permite que você leia rapidamente arquivos delimitados por tabulações. E você também pode ler em arquivos com outros delimitadores, usando read_delim e especificando o delimitador usado. Você também pode informar ao R se o arquivo contém nomes de colunas e se esses também devem ser lidos, usando col_names = TRUE.

Mas existem muitas outras funções read_ que você pode usar:

  • read_clip: dados da área de transferência
  • read_ + dta, sas ou spss: dados de outros programas estatísticos
  • read_json: dados JSON
  • read_fwf: arquivos de largura fixa
  • read_lines: linha de um arquivo
  • read_excel: arquivos do Excel – você também precisará incluir o nome ou o número da planilha

Todas essas funções estão incluídas como parte dos pacotes tidyverse, embora para alguns, talvez seja necessário carregar o pacote único se ele não carregar automaticamente com a biblioteca (tidyverse) – isso inclui refúgios (para dta, sas e spss) e readxl (para read_excel).

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Você pode descobrir mais sobre uma função específica digitando?[functionname] no console do R. Ou use ?? antes para pesquisar toda a ajuda do R por uma sequência específica, como ?? read_.

Amanhã, vamos falar sobre o resumo de dados!



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